上個月，一位老友約我喝茶。他是某知名互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)總監(jiān)，聊天時滿臉愁容。

 "潤總，我們公司數(shù)據(jù)治理團隊有50多人，每天忙得團團轉，可數(shù)據(jù)質(zhì)量還是一團糟。老板問我，這些年投入這么多，為什么效果還是不理想？" 

我問他："你們現(xiàn)在怎么做數(shù)據(jù)治理的？" 

"還能怎么做？人工清洗、人工標注、人工檢查，累死累活。剛清理完這批數(shù)據(jù)，那邊又來了新的臟數(shù)據(jù)。感覺永遠在打地鼠，永遠打不完。" 

這個場景，估計很多做數(shù)據(jù)的朋友都似曾相識。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理，本質(zhì)上是一種"人治"模式。 

而現(xiàn)在，AI大模型正在徹底改寫這個游戲規(guī)則。

人治模式：一個必然失敗的商業(yè)邏輯

讓我們先看看傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理的問題到底出在哪里。

好比你開了一家餐廳，每天需要處理成千上萬的訂單數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的做法是什么？雇一堆人，每個人負責一部分數(shù)據(jù)的清洗和檢查。

聽起來很合理，對吧？但問題來了。

首先是效率問題。

人工處理數(shù)據(jù)就像用手洗衣服，一件一件地搓，累得要死，還洗不干凈。

一個數(shù)據(jù)分析師一天能處理多少數(shù)據(jù)？幾百條？幾千條？而現(xiàn)在企業(yè)每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是什么量級？幾十萬條、幾百萬條...

其次是成本問題。你要養(yǎng)50個數(shù)據(jù)治理的人，每個月的人力成本就是幾十萬。數(shù)據(jù)量越大，需要的人越多。這種線性增長的成本結構，注定了這個模式不可持續(xù)。

最要命的是質(zhì)量問題。人會累，人會走神，人會出錯。今天小張心情不好，數(shù)據(jù)質(zhì)量就下降了。明天小李請假了，整個流程就卡住了。這種不穩(wěn)定性，讓數(shù)據(jù)治理變成了一場永無止境的救火。

這就是傳統(tǒng)"人治"模式的本質(zhì)問題：它違背了商業(yè)的基本邏輯——規(guī)模經(jīng)濟。

智治模式：重新定義數(shù)據(jù)治理的商業(yè)模式

現(xiàn)在，AI大模型來了。

帶來的不僅僅是技術升級，表象而言，更是商業(yè)模式的根本性變革 - AI智治"模式。

什么意思？就是用AI的智能化能力，替代傳統(tǒng)的人工操作，構建一個自動化的數(shù)據(jù)治理閉環(huán)。

這個閉環(huán)是怎么運轉的？

首先，AI大模型可以自動從各種數(shù)據(jù)源抓取數(shù)據(jù)，不管是結構化的數(shù)據(jù)庫，還是非結構化的文檔、圖片、視頻，統(tǒng)統(tǒng)可以處理。

好比一個超級清潔工，不挑活，什么臟活累活都能干。

通常在傳統(tǒng)模式下，數(shù)據(jù)清洗需要人工制定規(guī)則，人工執(zhí)行操作。

而AI大模型可以自動識別數(shù)據(jù)中的異常、重復、缺失，并且自動修復。更厲害的是，它還能自動給數(shù)據(jù)打標簽，告訴你這個數(shù)據(jù)代表什么意思。

一旦發(fā)現(xiàn)問題，立即預警，立即處理。不用等到月底匯報，不用等到老板發(fā)火。

AI大模型會根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和處理結果，不斷優(yōu)化自己的策略。處理得越多，越聰明；用得越久，越精準。

整個過程，人的參與度降到了最低。人只需要設定目標和規(guī)則，剩下的交給AI就行了。

當然，這是一個相對理想的狀態(tài)！

結語

從人治模式到AI智治，已經(jīng)不僅僅是技術的進步和期許，更是思維方式的轉變。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理，關注的是如何管理人，如何提高人的效率。而AI數(shù)據(jù)治理，關注的是如何設計系統(tǒng)，如何優(yōu)化算法。

這種轉變，要求我們重新思考數(shù)據(jù)治理的本質(zhì)。

數(shù)據(jù)治理的目標，不是讓人工作得更辛苦，而是讓數(shù)據(jù)流動得更順暢。不是增加更多的檢查環(huán)節(jié)，而是減少更多的質(zhì)量問題。

那么， AI數(shù)據(jù)治理的時代來了？